主分类：Agent系统开发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AIDE Agent 开发工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "核心本地商业-基础研发平台",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "meituan.com",
"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责 AI Agent 系统的架构设计与核心模块开发，包括任务规划、工具调用（Tool Use / MCP）、记忆管理、多 Agent 协同等能力建设\n2. 深度参与 LLM 集成与推理链路优化，研究 Prompt Engineering、Function Calling、RAG 等关键技术在生产环境的落地\n3. 设计并实现 Agent 框架的核心组件（Planner、Executor、Evaluator），保障系统的稳定性、可观测性和可扩展性\n4. 与业务团队密切合作，将 Agent 能力落地到具体场景，推动从 demo 到生产环境的全流程工程化\n5. 持续跟踪 AI Agent 领域前沿进展，将有价值的技术方案引入团队任职要求",
"requirements_text": "1. 本科及以上学历，计算机相关专业，3年以上后端或 AI 工程开发经验\n2. 扎实的工程基础，熟悉 Python / Java / Go 至少一门，能写出高质量、可维护的代码\n3. 有 LLM 应用开发实际经验，熟悉 OpenAI / Anthropic / 主流开源模型的 API 使用，了解 Function Calling、Tool Use 机制\n4. 有 Agent 框架开发或使用经验（LangGraph、AutoGen、CrewAI、或自研框架），理解 ReAct / Plan-and-Execute 等 Agent 范式\n5. 熟悉 RAG 系统设计，包括向量检索、知识库构建、上下文管理等\n6. 有生产级 AI 系统落地经验，了解 Prompt 版本管理、Trace/Log 可观测性、评估体系建设等工程实践",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"React",
"Go",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "1. 参与前沿AI Agent技术研发，推动智能化应用落地。 \n2. 与高水平团队共同成长，提供广阔的技术发展空间。"
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"contact": {
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "AIDE Agent 开发工程师\nAIDE Agent 开发工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：核心本地商业-基础研发平台\n职位类别：技术类\n职位族群：软件\n更新时间：2026-09-09\n\n岗位职责\n1. 负责 AI Agent 系统的架构设计与核心模块开发，包括任务规划、工具调用（Tool Use / MCP）、记忆管理、多 Agent 协同等能力建设\n2. 深度参与 LLM 集成与推理链路优化，研究 Prompt Engineering、Function Calling、RAG 等关键技术在生产环境的落地\n3. 设计并实现 Agent 框架的核心组件（Planner、Executor、Evaluator），保障系统的稳定性、可观测性和可扩展性\n4. 与业务团队密切合作，将 Agent 能力落地到具体场景，推动从 demo 到生产环境的全流程工程化\n5. 持续跟踪 AI Agent 领域前沿进展，将有价值的技术方案引入团队任职要求\n\n岗位基本要求\n1. 本科及以上学历，计算机相关专业，3年以上后端或 AI 工程开发经验\n2. 扎实的工程基础，熟悉 Python / Java / Go 至少一门，能写出高质量、可维护的代码\n3. 有 LLM 应用开发实际经验，熟悉 OpenAI / Anthropic / 主流开源模型的 API 使用，了解 Function Calling、Tool Use 机制\n4. 有 Agent 框架开发或使用经验（LangGraph、AutoGen、CrewAI、或自研框架），理解 ReAct / Plan-and-Execute 等 Agent 范式\n5. 熟悉 RAG 系统设计，包括向量检索、知识库构建、上下文管理等\n6. 有生产级 AI 系统落地经验，了解 Prompt 版本管理、Trace/Log 可观测性、评估体系建设等工程实践\n\n岗位亮点\n1. 参与前沿AI Agent技术研发，推动智能化应用落地。 \n2. 与高水平团队共同成长，提供广阔的技术发展空间。\n1. 负责 AI Agent 系统的架构设计与核心模块开发，包括任务规划、工具调用（Tool Use / MCP）、记忆管理、多 Agent 协同等能力建设\n2. 深度参与 LLM 集成与推理链路优化，研究 Prompt Engineering、Function Calling、RAG 等关键技术在生产环境的落地\n3. 设计并实现 Agent 框架的核心组件（Planner、Executor、Evaluator），保障系统的稳定性、可观测性和可扩展性\n4. 与业务团队密切合作，将 Agent 能力落地到具体场景，推动从 demo 到生产环境的全流程工程化\n5. 持续跟踪 AI Agent 领域前沿进展，将有价值的技术方案引入团队任职要求\n1. 本科及以上学历，计算机相关专业，3年以上后端或 AI 工程开发经验\n2. 扎实的工程基础，熟悉 Python / Java / Go 至少一门，能写出高质量、可维护的代码\n3. 有 LLM 应用开发实际经验，熟悉 OpenAI / Anthropic / 主流开源模型的 API 使用，了解 Function Calling、Tool Use 机制\n4. 有 Agent 框架开发或使用经验（LangGraph、AutoGen、CrewAI、或自研框架），理解 ReAct / Plan-and-Execute 等 Agent 范式\n5. 熟悉 RAG 系统设计，包括向量检索、知识库构建、上下文管理等\n6. 有生产级 AI 系统落地经验，了解 Prompt 版本管理、Trace/Log 可观测性、评估体系建设等工程实践",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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